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黃金時代在線閱讀(王小波黃金時代在線閱讀)

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黃金時代在線閱讀(王小波黃金時代在線閱讀)

【編者按】

一代人有一代人的使命,一代人有一代人的擔當。面向世界科技前沿、面向經濟主戰場、面向國家重大需求、面向人民生命健康,一大批浙大青年科學家踔厲奮發、篤行不怠,把個人理想追求融入實現中華民族偉大復興的奮斗歷程。融媒體中心推出“浙大追夢人”專欄,聚焦奮進卓越的青年群體,講述他們的精彩故事,展示他們勇攀高峰、刻苦鉆研的精神。今天,一起走近浙江大學求是講席教授、計算機科學與技術學院教授楊易。

“窗外下著雨,淅淅瀝瀝,我坐在教室里看書,潮濕空氣里木地板、木桌子的‘味道’記憶猶新……”楊易回憶起當年在浙大求學的日子:清朗的傍晚,常從玉泉校區步行到寶石山巔;倘若天氣不雨不熱,偶爾約上三五好友,深夜時分滑旱冰“刷”上一圈西湖。

“那時候有大把的時間可以思考,在浙大的日子是我最美好的年華;現在趁還可以做一些事情的時候,我又選擇回到這里?!彼χf道。

01

逐夢,感恩黃金時代

楊易的本科和博士都在浙大度過;之后,他赴美國卡耐基梅隆大學開始博士后生涯,隨后分別就職于澳大利亞昆士蘭大學和悉尼科技大學。兜兜轉轉十多年后,2021年年底,楊易選擇回到母校,全職加入浙江大學。

他的研究成果在谷歌學術上被引用40000余次,H指數達104;經典AI、計算機視覺、多媒體、數據庫四個領域同時入選2021年人工智能全球最具影響力學者榜單;2016-2021年全球人工智能學者貢獻指數排行榜全球第6。他曾榮獲浙江省自然科學一等獎、澳大利亞科研終身成就獎、澳大利亞研究理事會青年職業獎谷歌學者研究獎、AWS機器學習研究獎等。

而今,他帶著眾多“光環”又再次回到這片熱土。

如何進行跨媒體表達?如何實現大數據融合、匹配與協同計算?如何得出人工智能感知、推理、決策的高效模型?如何實現更具有感受、理解與交互能力的智能系統?楊易研究生涯的起點,源于十多年前在浙大的博士課題。1994年圖靈獎獲得者RajReddy曾評論,2005年浙大潘云鶴院士團隊就已經展開了全球最早的跨媒體智能研究,而那時年僅25歲的楊易已是其中一員,這使他在相關領域成為了全球最早的研究者之一。他的博士論文《跨媒體檢索與智能處理關鍵技術研究》也榮獲2012年教育部全國優秀博士論文。

小學保送中學,中學保送本科,本科保送讀博,工作后三年內從講師晉升至正教授,楊易的人生仿佛一路坦途。談起諸多機遇,他說“我好像一直都在遇到黃金時代。”

楊易的命運同時代節奏緊緊相扣。“出生于改革開放初期,我接受了良好的義務教育;進入浙大,遇到了各種各樣的學習機會;工作后,正值人工智能飛躍期,硬件、算法、數據和應用飛速發展,相關應用開始落地?!睍r代的浪潮不斷翻涌向前,而楊易踩著時代的鼓點,不慌不忙地往前走。

02

篤行,面向時代需求

挖掘不同類型信號之間的弱耦合關聯,并協同和增強不同信號之間的語義信息,完成智能任務,是人工智能領域一直以來亟待攻克的難題。

16年前,國際上沒有直接相關資料和研究數據,楊易在潘云鶴、莊越挺和吳飛教授的指導下從零開始,堅持在該領域深耕多年。

如今,跨媒體智能成為國務院《新一代人工智能發展規劃》五大智能方向之一,而楊易也逐步成為國際上該領域的領跑者之一。相關成果入選全美年度十三大技術創新,他帶領團隊開發的人工智能系統,累計在國際科研競賽獲獎30余次,含21次全球冠軍。加入浙大后短短幾個月里,3項全球冠軍也收入囊中。

從音頻到視頻,從圖像到文字,不同媒體數據間怎樣有效跨越和融通?

如何把智能感知和智能認知技術應用到智慧城市、科學教育、醫療健康等領域中?

大數據時代里,如何在保護用戶隱私前提下,打破數據孤島?

楊易說,感恩遇上黃金時代,那么也要好好思考如何才能真正地回應時代需求,讓技術賦能生活,服務于國民經濟主戰場、對接國家重大需求,助力人民生命健康。

傳統人工智能模型采用的單一數據驅動機制,存在算法泛化弱、人工標注依賴高等短板,限制了人工智能應用于復雜多變的真實場景。在潘云鶴院士的建議下,楊易回國后帶領團隊研究異構整合、多源互補的跨媒體多重知識表達理論,以期建立具有知識協同、跨領域外推(能力)的跨媒體基礎模型,有效提升模型在復雜場景下的魯棒性與可解釋性,力爭引領下一代知識學習研究范式。

在應用方面,楊易忙于“AI+X”在各場景的應用落地。他說,目前團隊重點在于智能感知、智能認知和智能決策的三步走研究。就像人,先通過眼睛辨識烏云來了,這是感知;然后判斷要下雨,這是認知;接著趕回家收被子,這是決策。

“AI+X”中,人工智能技術賦能教育是他回國后的新方向。在線教育是《中國教育現代化2035》規劃中的關鍵部分,疫情期間全球超十億學生上網課,但現有在線教育只進行了時空上的延伸,未解決師生群體體驗難適配、學生分組不科學、群體激勵效果不佳等難題。楊易帶領團隊融合機器智能在“搜索”、“試錯”方面的優勢和人類智能在“反饋”和“決策”方面的能力,建立了“師-機-生”多對多的組織、激勵、輔導、測評與優化機制,有效提升學生在群體學習場景中的體驗感。此外,人工智能進入以深度學習為主的大數據時代,用戶數據隱私保護成為焦點。楊易帶領團隊研發多樣化數據隔離的聯合學習架構、兼顧隱私和泛化的機器學習方法;不斷探究如何打破數據孤島,實現跨機構跨組織的大數據合作聯合建模,真正關注到大數據時代下的個人痛點,對癥而上。

他說,一代人有一代人的使命,我感恩這個時代的機遇,如果能對這一切有所回饋,那就是最好的了。

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